ChatGPT、百度文心一言、Bard等大语言模型展现出了超强的创造能力，加速了生成式AI的应用进程。但AI模型只能基于训练数据执行各种任务，无法像人类一样利用生活知识、过往经验用于复杂的推理和决策。例如，在玩游戏时，人类可通过各种线索、常识、经验以及对游戏规则的理解做出最

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  OpenAI是ChatGPT的开发者，他们制定了应对人工智能可能带来的严重危险的计划。该框架包括使用AI模型的风险“记分卡”来衡量和跟踪潜在危害的各种指标，以及做评估和预测。随着人工智能模型慢慢的变强大和普及，领先实验室和利益相关者之间在安全技术上的合作和协调现在是确保AI对人类的有益和道德使用的关键。

  研究人员发现，在某些情况下，ChatGPT会战略性欺骗人类。在一场演示中，ChatGPT被塑造成一家金融公司交易员，在公司管理层、市场环境双重压力下被迫使用不合规的内幕消息获利，但当公司管理层质问他是否知道内幕消息时，它却矢口否认。对AI的发展和应用需要引起足够的重视和警惕，以确保其能为人类社会带来正面的影响。

  GoogleDeepMind的研究人员上周发现了一种新技术，揭示了反复要求OpenAI的ChatGPT重复单词可能会无意中泄露其训练数据中的私人个人隐私信息。这款聊天机器人似乎慢慢的开始拒绝之前在其服务条款中允许的某些提示。该公司在备忘录中写道，“一些意外情况让我们忙碌起来”，导致原定于本月推出的计划推迟。

  英格兰和威尔士的法官获得了使用ChatGPT进行法律裁决的许可，尽管一些人对人工智能可能捏造不存在的案例提出了警告。司法办公室向英格兰和威尔士的数千名法官发布了官方指导，表示AI在总结大量文本或执行行政任务方面可能会起到一定的帮助。SirGeoffrey表示，如果律师使用ChatGPT等聊天机器人提交虚假证据，他们可能面临伪证和刑事制裁，他表示:“他们通过AI聊天机器人得到虚假陈述并不会改变什么，因为这并不是他们从头脑中获得的是从AI聊天机器人中获得的。

  随着ChatGPT等模型的参数慢慢的变大，预训练数据也呈指数级增长。谷歌DeepMind、华盛顿大学、康奈尔大学等研究人员发现，无论是开源还是闭源模型，在训练过程中皆能记住少数的原始训练数据样本。ChatGPT已经修复了该漏洞，当你在提问重复某个词句的无限重复要求时，会提示“根据OpenAI的使用政策，我不能参与重复无意义内容的行为。

  12月16日，TheVerge根据获取的内部文件和Lark聊天记录报道称，字节跳动曾秘密使用OpenAI的模型输出文本来训练自己的大语言模型。即便中止使用GPT生成文本之后，代号为ProjectSeed的项目各阶段，仍然频繁使用Azure上的OpenAIAPI对自己的大模型做评估。但时至今日，ChatGPT依旧是生成式AI领域的无冕之王，从回答质量到产品体验，再到生态构建，OpenAI每一步都走到了时代的前面。

  Heartstring AI是一个AI驱动的演讲写作平台,能够在一定程度上帮助用户在婚礼誓词、悼词等人生重要时刻写出发自内心的演说。用户只需选择演讲场合,AI将为您生成初稿,您能够准确的通过个人需要进行修改定制,轻松写出完美的演讲稿。该产品具有生成效率高、内容真实动人、操作简单便捷等优点,适用于需要撰写演讲稿的各类用户。

  iSamur.ai: 提供 AI 驱动的人脸增强、修复、替换等工具,提升内容创作效率。

  iSamur.ai 是一个 AI 内容创作工具集,提供人脸增强、修复、替换等功能,助力用户轻松创作高质量图像和视频。个人会使用深度学习算法,实现精准的人脸操作和转换,还提供无限时长的视频处理。产品功能强大且易于使用,大幅度提高内容创作的效率。我们持续研发创新功能,致力于将 AI 技术与创意内容结合,为用户更好的提供简单高效的解决方案。

  Lumino是一个机器学习模型训练平台，能够更好的降低50-70%的成本。用户都能够在其广泛的计算资源网络上训练机器学习模型，同时也可以供应计算资源。该平台通过去除中间商（如AWS、GCP和Azure）并直接连接计算资源提供商，明显降低成本。所有模型和训练集都可以追溯到经过加密验证的证据，实现完全的问责制。此外，Lumino采用去中心化和无需许可的网络结构，阻止集中式云平台和专制国家滥用权力。

  Feedspace是一款连接企业与用户的反馈AI工具，提供视频、文本、音频和社会化媒体反馈收集功能。通过Feedspace，用户都能够快速获取关于项目完成情况、银行服务、公司评价、快递状态等方面的反馈。该产品适用于各种团队和领域，包括产品团队、经营销售团队、产品设计师、人力资源部门、初创企业、教育学习管理机关、电子商务、影响者、非营利组织等。Feedspace还提供丰富的资源和工具，包括博客、快速演示、模板反馈、普遍的问题解答、系统状态、教程等。用户还能够最终靠Feedspace成为合作伙伴，获取高达50%的佣金。产品定价灵活，适用于各种规模的企业。

  GPT Chatbot是由OpenAI开发的AI语言模型。GPT采用Transformer架构，擅长理解和生成人类化的文本。经过大量互联网数据集的预训练，GPT理解上下文、句法和语义，使其能够生成相关的回应。GPT的优点是其能够从多样的语言数据中推断出模式，从而完成对话、回答问题和内容创作等任务。与基于规则的系统不同，GPT动态生成回应，展现了在所有的领域的适应性。其应用场景范围从语言翻译到支持创意写作等。通过整合深度学习技术，GPT捕捉复杂的语言结构，使其能够生成连贯且上下文相关的文本。这一预训练阶段赋予了GPT广泛的语言理解，使其成为执行众多与语言相关任务的多功能工具。

  Mickey-1928:用于生成米奇、米妮等迪士尼公有领域角色图像的稳定扩散模型

  Mickey-1928是一个针对Stable-Diffusion-xl模型微调后的版本,训练数据集包含96张迪士尼1928年前公有领域动画片《小飞象》、《汽船威利号》和《疯狂的高卢》中的静态画面。该模型可以生成米奇、米妮和皮特等经典迪士尼卡通形象,使生成的图像保持1928年的经典设计风格。

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  Text2Immersion是一个优雅的从文本提示生成高质量3D沉浸场景的方法。我们提出的流水线D扩散和深度估计模型逐步生成高斯云。接下来是对高斯云进行精炼,插值和精炼以增强生成场景的细节。与仅关注单个物体或室内场景,或采用缩小轨迹的主流方法不同,我们的办法能够生成包含各种物体的不同场景,甚至扩展到创造想象中的场景。因此,Text2Immersion可以对各种应用产生广泛的影响,如虚拟现实、游戏开发和自动内容创建。大量的评估证明我们的系统在渲染质量和多样性方面优于其他方法,并且继续推进面向文本的3D场景生成。

  Diffusion Model with Perceptual Loss:基于感知损失的扩散模型

  该论文介绍了一种基于感知损失的扩散模型，通过将感知损失直接纳入扩散训练中来提高样本质量。对于有条件生成，该方法仅改善样本质量而不会影响条件输入，因此不会牺牲样本多样性。对于无条件生成，这种方法也能提高样本质量。论文详细的介绍了方法的原理和实验结果。